一种基于物体和平面特征的语义SLAM方法和系统

摘要

本发明公开了一种基于物体和平面特征的语义SLAM方法和系统，属于计算机视觉技术领域，其中方法包括：获取场景的RGB‑D图像流，利用RGB‑D图像流进行逐帧跟踪得到关键帧图像；利用关键帧图像构建关于场景的局部地图，对关键帧图像的深度图进行平面分割得到当前平面，利用当前平面构建全局平面地图，对关键帧图像进行物体检测，得到检测框和置信度，利用检测框和置信度重建物体的点云，将检测框中的特征点归并到物体，得到全局物体地图；利用关键帧图像进行回环检测，得到回环帧，利用回环帧进行回环修正优化平面约束与物体约束，得到场景的平面地图和物体地图。本发明可以提升SLAM优化性能，并增强对环境的语义描述。